Анотация

---

Дисциплината "Изкуствен интелект" запознава студентите с теорията, методите, средствата и технологиите за проектиране, програмиране и използване на системи с изкуствен интелект и по специално на експертни сиситеми.
Лекциите по дисциплината са разпределени в три раздела ( логически системи, продукционни системи и експертни системи ). Особено важен е трети раздел, който третира технологията на проектиране на ЕС като разглежда архитектурните и методологичните им особености.

В рамките на лабораторните упражнения се проектират и анализират експериментални експертни системи и модули, с цел придобиване на практически умения за тяхното програмиране и усвояване на разгледаните в лекциите инструментални средства.
Дисциплината завършва с изпит, като при формиране на крайната оценка се взема впредвид работата на студентите по време на лабораторните упражнения.

Съдържание

---

Тема 1. Въведение в експертните системи
1.1. Обзор. Основни поятия. Цел и съдържаниие на дисциплината.
Тема 2. Логическо програмиране
2.1. Прeдикатна логика. Резолюция. Унификация. Възврат. Език за логическо програмиране Пролог. База факти и база знания.
2.2. Синтаксис и семантика на езика Пролог. Атоми. Терми. Променливи. Предикати. Клаузи. Факти. Правила.
2.3. Същност и принципи на действие на машината за логически извод. Блоков модел за удовлетворяване на цели. Вградени предикати
Тема 3. Програмиране с продукционни правила
3.1. Представяне на знания в продукционните системи. Продукционни правила. Управление на логическия извод по данни
3.2. Синтаксис на езика CLIPS. Делкарационни класове. Типове данни. Атрибути.
3.3. Основен изчислителен цикъл на продукцонната машина. Работна памет. Обработка на предусловия. Разрешаване на конфликти
Тема 4. Технология на експертните системи
4.1. Архитектура на ЕС. Строеж на експертно ядро. Прав и обратен логически извод. Дърво на атрибутите. Хипотези. Променливи.
4.2. Потребителски интерфейс на ЕС. Подситема за тест и обяснения. Връзка на ЕС със СУБД и други програмни среди.
4.3. Представяне и обработка на размита информация. Фактор на увереност за атрибути и правила. Изчисления в атрибутното дърво.
4.4. Методи в ЕС за решаване на проблеми с ограничения. Множествени атрибути. Работа с области. Логически разширения.
4.5. Проектиране на ЕС на базата на продукционни правила. Примери